Partridge.的案例列表
中风患者数据分析与预测
本作品为中风患者数据分析与预测系统，面向医疗智能辅助诊断场景，融合临床结构化数据与脑部 CT 影像，实现中风风险评估、影像分类及可视化展示一体化解决方案。我全程负责需求分析、数据处理、模型构建、系统开发与部署全流程工作。 项目使用 Python 作为核心开发语言，对 5000 余条临床数据进行缺失值填补、异常值检测、特征编码与标准化处理，保障数据质量。采用逻辑回归、随机森林、XGBoost、LightGBM 四种机器学习算法构建风险预测模型，通过五折交叉验证与 AUC、准确率、F1 值等指标完成模型对比与优选，最终实现高可靠的中风风险预测。同时基于 TensorFlow 搭建轻量级 CNN
空气质量实时监测与预测系统
本作品为基于 Kafka 和 Spark 的空气质量实时监测与预测系统，我独立完成从需求分析、架构设计到全流程开发与测试工作。系统采用大数据实时处理架构，通过 Requests 多线程采集全国 342 个城市空气质量数据，经 Kafka 消息队列实现高吞吐、低延迟的数据流传输，利用 Spark Streaming 完成实时清洗、聚合与统计分析，结果存入 MySQL 数据库。 系统集成随机森林回归算法构建 AQI 预测模型，结合 StandardScaler 完成特征标准化，实现未来一天空气质量智能预测。基于 Flask 搭建后端服务，使用 Echarts 实现数据大屏可视化，支持 AQI 热
案例判断参考
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中风患者数据分析与预测
本作品为中风患者数据分析与预测系统，面向医疗智能辅助诊断场景，融合临床结构化数据与脑部 CT 影像，实现中风风险评估、影像分类及可视化展示一体化解决方案。我全程负责需求分析、数据处理、模型构建、系统开发与部署全流程工作。 项目使用 Python 作为核心开发语言，对 5000 余条临床数据进行缺失值填补、异常值检测、特征编码与标准化处理，保障数据质量。采用逻辑回归、随机森林、XGBoost、LightGBM 四种机器学习算法构建风险预测模型，通过五折交叉验证与 AUC、准确率、F1 值等指标完成模型对比与优选，最终实现高可靠的中风风险预测。同时基于 TensorFlow 搭建轻量级 CNN ...
空气质量实时监测与预测系统
本作品为基于 Kafka 和 Spark 的空气质量实时监测与预测系统，我独立完成从需求分析、架构设计到全流程开发与测试工作。系统采用大数据实时处理架构，通过 Requests 多线程采集全国 342 个城市空气质量数据，经 Kafka 消息队列实现高吞吐、低延迟的数据流传输，利用 Spark Streaming 完成实时清洗、聚合与统计分析，结果存入 MySQL 数据库。 系统集成随机森林回归算法构建 AQI 预测模型，结合 StandardScaler 完成特征标准化，实现未来一天空气质量智能预测。基于 Flask 搭建后端服务，使用 Echarts 实现数据大屏可视化，支持 AQI 热...
